战场路径规划属于现代军事行动战场指挥的关键决策环节。针对战场路径规划问题,设计了一种基于A^(*)算法与遴荐策略星鸦优化算法(Nutcracker Optimization Algorithm with Recommendation and A^(*)Algorithm based on Fusion,RNOA-A^(...战场路径规划属于现代军事行动战场指挥的关键决策环节。针对战场路径规划问题,设计了一种基于A^(*)算法与遴荐策略星鸦优化算法(Nutcracker Optimization Algorithm with Recommendation and A^(*)Algorithm based on Fusion,RNOA-A^(*))的人机双段路径规划模型。首先,提出了一种人机双段路径规划算法模型,将路径规划区域分为无人机协同区域和自主规划区域。其次,提出了一种区域破障规划模型,根据敌方阵地威胁最大范围找出不规则自主规划区域范围和低威胁破障点。最后,提出了一种基于遴荐策略的星鸦优化算法,挑选出优质星鸦个体位置。仿真结果表明,在相同的迭代次数下,遴荐策略使原算法提高了16.31%的收敛精度,在解决人机双段路径规划问题上,能够规划出由起点至终点的更合理有效的路径方案。展开更多
针对风光荷时变的配电网动态重构问题,提出了一种Kmeans++融合PAM(Kmeans++-partitioning around medoid)聚类方法,按时间顺序划分日等值负荷曲线。以综合成本、电压偏移和负荷均衡度为优化目标构建配电网多目标动态重构模型。提出了一...针对风光荷时变的配电网动态重构问题,提出了一种Kmeans++融合PAM(Kmeans++-partitioning around medoid)聚类方法,按时间顺序划分日等值负荷曲线。以综合成本、电压偏移和负荷均衡度为优化目标构建配电网多目标动态重构模型。提出了一种改进星鸦优化算法(improved Nutcracker optimization algorithm,INOA)提升模型求解效率,利用Tent映射+准反射学习提供优质初始种群,引入动态适应度-距离平衡选择方法和切线飞行策略提高全局搜索能力,加入柯西-高斯变异扰动克服局部最优。基于IEEE33节点系统进行对比分析,结果表明所提方法能够实现负荷最优划分并对重构模型进行高效求解。展开更多
文摘战场路径规划属于现代军事行动战场指挥的关键决策环节。针对战场路径规划问题,设计了一种基于A^(*)算法与遴荐策略星鸦优化算法(Nutcracker Optimization Algorithm with Recommendation and A^(*)Algorithm based on Fusion,RNOA-A^(*))的人机双段路径规划模型。首先,提出了一种人机双段路径规划算法模型,将路径规划区域分为无人机协同区域和自主规划区域。其次,提出了一种区域破障规划模型,根据敌方阵地威胁最大范围找出不规则自主规划区域范围和低威胁破障点。最后,提出了一种基于遴荐策略的星鸦优化算法,挑选出优质星鸦个体位置。仿真结果表明,在相同的迭代次数下,遴荐策略使原算法提高了16.31%的收敛精度,在解决人机双段路径规划问题上,能够规划出由起点至终点的更合理有效的路径方案。
